Geepers MCP Server

关键词

LLM 协作多代理协调JSON-RPC任务编排服务器端工作流

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  • 项目简介

    • Geepers MCP 服务器是在 Claude Code 等大语言模型客户端环境中使用的后端服务，遵循 MCP（Model Context Protocol）标准，通过标准的 JSON-RPC 风格请求与响应与客户端进行通信。服务器负责处理任务编排、会话管理、能力声明，并暴露若干“工具”（Tools）和运行时需要的工作流。当前实现包含多种工作流示例（如层级化的 Cascade 调度器、并行的 Drummer/Belter 代理等），可在 MCP 客户端中通过工具调用触发复杂的多代理协作。

  • 主要功能点

    • MCP 核心通信：实现 initialize、tools/list、tools/call 等 MCP 请求类型的处理与响应格式。
    • 工具与工作流：提供一个或多个工具集合，用于触发复杂的任务编排（如级联式的研究 Cascade、Swarm/Cluster 风格的并行任务执行等）。
    • 服务器端会话与能力声明：在 initialize/工具列表阶段暴露服务器能力与服务器信息，适配 MCP 客户端的发现与协作。
    • 与多种 LLM/代理提供者对接：通过 ProviderFactory 与不同提供者实现统一的聊天/任务调用接口，支持成本估算、模型复杂度路由等。
    • 数据与模板支持：在 Cascade/Swarm/Report 生成等场景中，能够将任务结果转换为人可读的文本/文档格式，用于后续 rendering 或导出。
    • _stdio 交互为主的运行模式：通过标准输入输出与 MCP 客户端进行通信，降低部署与集成成本。

  • 安装步骤

    • 确保环境已安装 Python 3.x，并具备运行该仓库中相关脚本所需的依赖（包括但不限于 pydantic、requests、aiohttp、sseclient 等，具体依赖根据实际运行的子模块决定）。
    • 获取代码后，在服务器环境中准备好运行目录（建议使用仓库中的脚本目录路径作为工作目录）。
    • 以 MCP 客户端搭建方的约定，配置好启动命令（见下方“服务器配置”说明），从而通过 MCP 服务管理器（如 sm/服务包装器）将此服务器进程化运行并连接到 MCP 客户端。

  • 服务器配置（MCP 客户端所需的连接信息配置，JSON 格式，包含 server name、command、args 等，便于 MCP 客户端启动并与服务器通信） { "server_name": "geepers-mcp-orchestrator", "command": "python3", "args": [ "skills/geepers-mcp/scripts/server.py" ], "working_directory": "/path/to/repo", "env": { "PYTHONUNBUFFERED": "1" }, "notes": "该设置使用标准输入/输出（stdio）与 MCP 客户端通信。MCP 客户端通过向服务器进程的标准输入写入 JSON-RPC 请求，读取标准输出的 JSON-RPC 响应。启动后，客户端应依次发送 initialize、tools/list、tools/call（dream_orchestrate_research 等工具）等请求。若有其他工作流/工具，可扩展更多 tool definitions。" }

  • 基本使用方法

    • 客户端启动后，发送 initialize 请求以获取协议版本、能力和服务器信息。
    • 使用 tools/list 获取服务器支持的工具清单（示例中包含 dream_orchestrate_research 等工具的定义）。
    • 通过 tools/call 发送具体工具调用请求，传入名称与参数，获取工具执行结果与执行摘要。
    • 根据返回的 content 数据（通常是文本型描述、执行摘要或可渲染的结果）在客户端进行呈现或进一步处理。
    • 如需扩展到更多工作流（如 Cascade、Swarm、报告生成等），可在服务器端实现新的工具并在工具列表中暴露对应的 tool 名称。

服务器信息

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